Nein. Gerade bei mittelständischen Großhändlern sind Excel-Tabellen, ERP-Listen und Erfahrungswerte häufig ein zentraler Bestandteil der Disposition. Problematisch wird das erst, wenn Sortiment und Supply Chain so komplex werden, dass tausende Artikel, unterschiedliche Lieferzeiten, Mindestbestellmengen und schwankende Nachfrage regelmäßig gleichzeitig bewertet werden müssen. Dann wird es zunehmend schwierig, jede Bestands- und Bestellentscheidung manuell konsistent zu treffen. Crateflow führt die relevanten Daten zusammen, erkennt Muster und Risiken auf SKU-Ebene und übersetzt sie in konkrete Handlungsempfehlungen. Dadurch kann aus einer stark manuellen Excel-Disposition schrittweise eine systematische, KI-gestützte Bestandsplanung werden. Für den Großhandel unterstützt Crateflow unter anderem artikelklassenspezifische Bestellregeln, Vorlaufzeiten, MOQs und die systematische Ablösung einzelner Excel-Logiken. Excel ist also kein Ausschlusskriterium – häufig ist es genau der Ausgangspunkt.

Ein typischer Proof of Value dauert etwa 8 bis 12 Wochen, abhängig von Datenqualität, Anzahl der Artikel und der Komplexität der bestehenden Systemlandschaft. Im ersten Schritt werden vorhandene ERP-, Excel- und Bestandsdaten zusammengeführt und auf Qualität, Lücken und Auffälligkeiten geprüft. Anschließend analysiert Crateflow den Ist-Zustand – beispielsweise Über- und Unterbestände, Kapitalbindung, Servicelevel und relevante Engpässe – und erstellt darauf basierend KI-gestützte Forecasts, optimierte Planungsparameter und konkrete Bestellvorschläge. Der Vorteil dieses Vorgehens: Der Business Case wird mit Ihren tatsächlichen Daten geprüft, bevor ein größerer Rollout erfolgt. So lässt sich früh erkennen, wo Crateflow bei Bestand, Working Capital, Lieferfähigkeit oder manuellem Dispositionsaufwand einen messbaren Hebel liefern kann.

Nein, perfekte Daten sind keine Voraussetzung. Typischerweise arbeitet Crateflow mit vorhandenen Verkaufs-, Auftrags-, Bestands-, Bestell- und Lieferdaten aus ERP, WMS oder Excel. Je nach Use Case können zusätzliche Informationen wie Lieferzeiten, Saisonalitäten, Promotions, Kundenverhalten oder externe Marktsignale berücksichtigt werden. Zu Beginn eines Projekts wird deshalb zunächst geprüft, welche Daten bereits vorhanden und belastbar nutzbar sind. Lücken, Anomalien oder Inkonsistenzen werden sichtbar gemacht, bevor darauf Prognosen und Bestandsentscheidungen aufgebaut werden. Entscheidend ist also nicht, dass Ihre Datenlandschaft heute perfekt ist. Entscheidend ist, ob genügend relevante Informationen vorhanden sind, um Ihre heutige Bestands- und Dispositionslogik sinnvoll abzubilden und schrittweise zu verbessern.

Crateflow ist besonders relevant für Unternehmen mit vielen Artikeln, eigenem Lager und regelmäßigem Dispositionsbedarf – insbesondere dann, wenn Nachfrage, Lieferzeiten oder Beschaffung nicht vollständig vorhersehbar sind. Für technische B2B-Händler und Distributoren wird der Hebel typischerweise größer, wenn mehrere tausend SKUs, lange oder unterschiedliche Wiederbeschaffungszeiten, Mindestbestellmengen, Long-Tail-Artikel und schwankende Kundenabrufe zusammenkommen. Crateflow adressiert im Großhandel genau Themen wie Portfolio-Steuerung, automatisierte Beschaffung, Vorlaufzeiten, MOQs und individuelle Bestandsstrategien je Artikelklasse. Weniger relevant ist eine KI-gestützte Bestandsplanung dagegen bei sehr kleinen Sortimenten oder wenn Nachfrage und Beschaffung langfristig nahezu vollständig feststehen. Kurz gesagt: Je mehr wiederkehrende Bestandsentscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden müssen, desto größer ist das potenzielle Einsatzfeld für Crateflow.

Ihr Team behält die komplette Kontrolle. Crateflow kann zunächst Forecasts, Risiken und Bestellvorschläge transparent darstellen, bevor einzelne Prozesse automatisiert werden. Planer können Prognosen prüfen, Annahmen anpassen und Szenarien durchspielen. Die Plattform bildet dabei auch Unsicherheit über Prognoseintervalle ab, statt lediglich einen vermeintlich sicheren Einzelwert auszugeben. Mit What-if-Simulationen lässt sich beispielsweise vorab prüfen, wie sich veränderte Sicherheitsbestände oder Bestellparameter auf Working Capital und Servicelevel auswirken würden. Erst anschließend können geeignete Routineentscheidungen schrittweise automatisiert werden. Crateflow ist damit keine Black Box, die unkontrolliert Bestellungen auslöst. Die KI übernimmt vor allem dort Rechen- und Analysearbeit, wo Menschen bei tausenden Artikeln an Skalierungsgrenzen kommen – während Fachwissen und Kontrolle im Unternehmen bleiben.

Crateflow verbindet Demand Forecasting mit konkreter Bestands- und Dispositionsoptimierung. Die KI analysiert jede relevante SKU an jedem Standort individuell und berücksichtigt unter anderem Nachfrageverläufe, Bestände, Lieferzeiten, Saisonalität sowie weitere interne und externe Signale. Daraus entstehen konkrete Empfehlungen für Sicherheitsbestände, Meldebestände, Bestellpunkte, Bestellmengen und Prioritäten in der Disposition. Das Ziel ist deshalb nicht nur ein genauerer Forecast oder ein zusätzliches Dashboard. Entscheidend ist die operative Frage: Was sollte wann in welcher Menge bestellt werden – und wo besteht überhaupt Handlungsbedarf? Damit sollen Überbestände reduziert, Fehlteile früher erkannt, Working Capital freigesetzt und wiederkehrende Dispositionsentscheidungen systematischer bzw. zunehmend automatisiert werden.